GLM 5.3 est le modèle de chat à long contexte pleine taille de Z.ai derrière un appel compatible OpenAI. Il lit jusqu’à 1 048 576 tokens, répond jusqu’à 131 072, avec effort de raisonnement jusqu’à max, 128 schémas d’outils par requête et sortie JSON.
Atelier
Ces exemples ont été écrits pour ce point de terminaison. Remplacez le prompt et les URL de médias par vos propres fichiers accessibles, puis vérifiez l’estimation à jour et la disponibilité du modèle avant d’envoyer.
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $1.05 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.195 / 1 million de tokens
- Sortie
- $3.30 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1,048,576
- Sortie max.
- 131,072
$1.05/3.30par 1 million de tokens · entrée / sortie
contradiction-audit Le cas pour lequel cette fenêtre existe : plusieurs documents d’un coup, avec une réponse suspendue à deux passages très éloignés.
- 32000
- 0
- max
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $1.05 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.195 / 1 million de tokens
- Sortie
- $3.30 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1,048,576
- Sortie max.
- 131,072
$1.05/3.30par 1 million de tokens · entrée / sortie
incident-chain Des preuves de natures différentes — chronologie, journal, diff, compte rendu — ramenées à une seule chaîne causale avec ses citations.
- 16000
- 0.2
- high
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $1.05 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.195 / 1 million de tokens
- Sortie
- $3.30 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1,048,576
- Sortie max.
- 131,072
$1.05/3.30par 1 million de tokens · entrée / sortie
json-brief response_format plus temperature à 0 : c’est ce qui rend la réponse sûre à confier à un parseur.
- 16000
- 0
- max
Cet exemple démarre à Entrée $1.05 / Sortie $3.30 par 1 million de tokens. Le Playground actualise l’estimation lorsque vous modifiez les réglages.